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Inspection of the distribution and amount of ingredients in pasteurized cheese by computer vision / Jelinski, Tomasz in Journal of food engineering, Vol. 83 N°1 (Novembre 2007) 

Public ISBD [article]  in Journal of food engineering > Vol. 83 N°1 (Novembre 2007) . - 3-9 p. Titre : Inspection of the distribution and amount of ingredients in pasteurized cheese by computer vision Type de document : texte imprimé Auteurs : Jelinski, Tomasz, Auteur ; Du, Cheng-Jin, Auteur ; Sun, Da-Wen, Auteur Article en page(s) : 3-9 p. Note générale : Génie Chimique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Pasteurized  cheese  Computer  vision  Ingredients  Distribution  Quality  evaluation  Fromage  pasteurisé  Vision  d'ordinateur  Ingrédients  Distribution  Evaluation  de  la  qualité Index. décimale : 664 Résumé : As a consequence of market competition, the production and manufacture of cheese products are at the stage of innovative dynamics. Pasteurized cheese with vegetable ingredients is one of the new products that may be added to sandwiches, salads, sauce, toast and pizza. Since vegetable ingredients can improve the nutritive value and flavour of cheese, it will probably become more and more popular in the future. Such new products require new techniques for monitoring and evaluating their quality in order to satisfy the increased awareness and expectations of consumers. Computer vision methods have been used increasingly in the food industry for inspection and evaluation purposes as they provide a rapid, economical, consistent and objective assessment. The aim of this study was to develop a computer vision method for inspecting two major quality attributes of pasteurized cheese, i.e. the distribution and amount of ingredients. An image pre-processing algorithm was first developed to delete the border area of cheese. Next a three-step method for ingredient extraction was developed, comprising colour quantification, ingredient location, and mask operation. Finally, the distribution and amount of each ingredient was calculated automatically. Two kinds of pasteurized cheese were evaluated using the above method, i.e. (a) cheese with garlic and parsley and (b) cheese with a mixture of vegetables composed mainly of pepper and parsley. It was found that the distribution and amount of ingredients in the first set of samples were determined within an accuracy of over 88%, compared with the results of a sensory method. As for the second set of samples, accuracies of over 81% and over 71% were achieved for measuring the distribution and amount of ingredients, respectively. Par suite de concurrence sur le marché, la production et la fabrication des produits de fromage sont à l'étape de la dynamique innovatrice. Le fromage pasteurisé avec les ingrédients végétaux est l'un des nouveaux produits qui peuvent être ajoutés aux sandwichs, aux salades, à la sauce, au pain grillé et à la pizza. Puisque les ingrédients végétaux peuvent améliorer la valeur nutritive et la saveur du fromage, elle deviendra probablement de plus en plus populaire à l'avenir. De tels nouveaux produits exigent de nouvelles techniques pour surveiller et évaluer leur qualité afin de satisfaire la plus grandes conscience et espérances des consommateurs. Des méthodes de vision d'ordinateur ont été employées de plus en plus dans l'industrie alimentaire pour des buts d'inspection et d'évaluation pendant qu'elles fournissent une évaluation rapide, économique, cohérente et objective. Le but de cette étude était de développer une méthode de vision d'ordinateur pour inspecter deux attributs de qualité de commandant de fromage pasteurisé, c.-à-d. la distribution et la quantité d'ingrédients. Un algorithme de prétraitement d'image a été développé la première fois pour supprimer la zone frontalière du fromage. Après une méthode en trois étapes pour l'extraction d'ingrédient a été développée, comportant la quantification de couleur, l'endroit d'ingrédient, et l'opération de masque. En conclusion, la distribution et la quantité de chaque ingrédient ont été calculées automatiquement. Deux genres de fromage pasteurisé ont été évalués en utilisant la méthode ci-dessus, c.-à-d. (a) fromage avec l'ail et le persil et (b) fromage avec un mélange des légumes composés principalement de poivre et de persil. On l'a constaté que la distribution et la quantité d'ingrédients dans le premier ensemble d'échantillons ont été déterminées dans une exactitude de plus de 88%, comparée aux résultats d'une méthode sensorielle. Quant au deuxième ensemble d'échantillons, des exactitudes de plus de 81% et plus de 71% ont été réalisées pour mesurer la distribution et la quantité d'ingrédients, respectivement. DEWEY : 664 ISSN : 0260-8774 RAMEAU : Fromage En ligne : http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleListURL&_method=list&_ArticleLis [...] [article] Inspection of the distribution and amount of ingredients in pasteurized cheese by computer vision [texte imprimé] / Jelinski, Tomasz, Auteur ; Du, Cheng-Jin, Auteur ; Sun, Da-Wen, Auteur . - 3-9 p. Génie Chimique Langues : Anglais (eng) in Journal of food engineering > Vol. 83 N°1 (Novembre 2007) . - 3-9 p. Mots-clés : Pasteurized  cheese  Computer  vision  Ingredients  Distribution  Quality  evaluation  Fromage  pasteurisé  Vision  d'ordinateur  Ingrédients  Distribution  Evaluation  de  la  qualité Index. décimale : 664 Résumé : As a consequence of market competition, the production and manufacture of cheese products are at the stage of innovative dynamics. Pasteurized cheese with vegetable ingredients is one of the new products that may be added to sandwiches, salads, sauce, toast and pizza. Since vegetable ingredients can improve the nutritive value and flavour of cheese, it will probably become more and more popular in the future. Such new products require new techniques for monitoring and evaluating their quality in order to satisfy the increased awareness and expectations of consumers. Computer vision methods have been used increasingly in the food industry for inspection and evaluation purposes as they provide a rapid, economical, consistent and objective assessment. The aim of this study was to develop a computer vision method for inspecting two major quality attributes of pasteurized cheese, i.e. the distribution and amount of ingredients. An image pre-processing algorithm was first developed to delete the border area of cheese. Next a three-step method for ingredient extraction was developed, comprising colour quantification, ingredient location, and mask operation. Finally, the distribution and amount of each ingredient was calculated automatically. Two kinds of pasteurized cheese were evaluated using the above method, i.e. (a) cheese with garlic and parsley and (b) cheese with a mixture of vegetables composed mainly of pepper and parsley. It was found that the distribution and amount of ingredients in the first set of samples were determined within an accuracy of over 88%, compared with the results of a sensory method. As for the second set of samples, accuracies of over 81% and over 71% were achieved for measuring the distribution and amount of ingredients, respectively. Par suite de concurrence sur le marché, la production et la fabrication des produits de fromage sont à l'étape de la dynamique innovatrice. Le fromage pasteurisé avec les ingrédients végétaux est l'un des nouveaux produits qui peuvent être ajoutés aux sandwichs, aux salades, à la sauce, au pain grillé et à la pizza. Puisque les ingrédients végétaux peuvent améliorer la valeur nutritive et la saveur du fromage, elle deviendra probablement de plus en plus populaire à l'avenir. De tels nouveaux produits exigent de nouvelles techniques pour surveiller et évaluer leur qualité afin de satisfaire la plus grandes conscience et espérances des consommateurs. Des méthodes de vision d'ordinateur ont été employées de plus en plus dans l'industrie alimentaire pour des buts d'inspection et d'évaluation pendant qu'elles fournissent une évaluation rapide, économique, cohérente et objective. Le but de cette étude était de développer une méthode de vision d'ordinateur pour inspecter deux attributs de qualité de commandant de fromage pasteurisé, c.-à-d. la distribution et la quantité d'ingrédients. Un algorithme de prétraitement d'image a été développé la première fois pour supprimer la zone frontalière du fromage. Après une méthode en trois étapes pour l'extraction d'ingrédient a été développée, comportant la quantification de couleur, l'endroit d'ingrédient, et l'opération de masque. En conclusion, la distribution et la quantité de chaque ingrédient ont été calculées automatiquement. Deux genres de fromage pasteurisé ont été évalués en utilisant la méthode ci-dessus, c.-à-d. (a) fromage avec l'ail et le persil et (b) fromage avec un mélange des légumes composés principalement de poivre et de persil. On l'a constaté que la distribution et la quantité d'ingrédients dans le premier ensemble d'échantillons ont été déterminées dans une exactitude de plus de 88%, comparée aux résultats d'une méthode sensorielle. Quant au deuxième ensemble d'échantillons, des exactitudes de plus de 81% et plus de 71% ont été réalisées pour mesurer la distribution et la quantité d'ingrédients, respectivement. DEWEY : 664 ISSN : 0260-8774 RAMEAU : Fromage En ligne : http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleListURL&_method=list&_ArticleLis [...]